基于AI视觉人员绩效考核的实践

简介: 图像识别是计算机视觉和人工智能领域的重要组成部分,其终极目标是使计算机具有分析和理解图像内容的能力。图像识别是一个综合性的问题,涵盖图像匹配、图像分类、图像检索、人脸检测、行人检测等技术。

技术应用

图像识别是计算机视觉和人工智能领域的重要组成部分,其终极目标是使计算机具有分析和理解图像内容的能力。图像识别是一个综合性的问题,涵盖图像匹配、图像分类、图像检索、人脸检测、行人检测等技术。
image.png

实现步骤

  1. 建立一个包含大批量人脸图像的数据库
  2. 通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像
  3. 将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。
    image.png

数据处理概况

image.png

数据处理步骤

image.png

数据算法模型

image.png

image.png

image.png

image.png

硬件配置

image.png

拓扑图
image.png

实现功能

1、判断区域内有无工作人员,以及一段时间内出现工作人员的累积时间
2、识别分辨区域内每位工作人员并关联到具体姓名、ID等个人信息,并计算相应的在一段时间内出现在区域内的累积时间
3、识别分辨区域内每位工作人员并关联到个人信息。同时判断动作行为,是否是与工作操作相关的行为。并计算相应的在一段时间内出现在区域内的累积时间和有效工作时间
image.png

基于MES框架的系统集成

image.png

目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI实践应用
AI实践横跨网络安全、软件测试、深度学习、生物识别、日常生活、计算机网络及更多领域。例如,AI用于防御网络攻击、自动化测试、家务机器人、人脸识别、文本编辑、搜索引擎优化、聊天机器人、智能医疗、工业4.0和金融风控。随着技术进步,AI持续推动各行业的数字化与智能化变革。
47 2
|
2月前
|
人工智能 Windows
LabVIEW将视觉生成器AI用作OPC服务器
LabVIEW将视觉生成器AI用作OPC服务器
33 2
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
利用AI集成工具提升工作效率的实践经验
随着人工智能技术的蓬勃发展,以及当今数字化快速发展的时代,人工智能的运用已经渗透到各个行业和工作领域中,大语言模型在自然语言处理领域的应用也愈发广泛,而且市面上涌现出一批AI集成工具,比如Langchain、Dify、llamaIndex、fastgpt、百炼等,它们为开发者提供了强大的支持和便利,极大地提升了AI模型的构建和管理效率。作为一名热衷于利用新技术提高工作效率的开发者,我也积极尝试将这些工具融入到我的日常工作中,以期望提升工作效率和质量,下面我将分享我是如何使用AI集成工具来提升工作效率的,以及实践经验和心得。
13 1
利用AI集成工具提升工作效率的实践经验
|
6天前
|
人工智能 Cloud Native Java
从云原生视角看 AI 原生应用架构的实践
本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
智能化运维的探索与实践:AI在IT运维中的应用
【6月更文挑战第19天】随着人工智能技术的不断成熟,其在IT运维领域的应用也愈发深入。本文将探讨AI技术如何赋能传统IT运维,提升效率和响应速度,实现故障预测、自动化处理及优化决策。通过分析AI在运维中的实际应用案例,我们能更好地了解其潜力与挑战,并预见未来智能化运维的发展路径。
225 6
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
AI 应用之成本节约实践
本文探讨了如何避免高成本的模型微调,通过任务拆解和提示词调优实现业务目标。文中提到,当大语言模型不能直接满足需求时,微调涉及大量工作,包括数据准备、模型训练及GPU资源。为降低成本,作者提出了两步方法:1) 任务拆解,将复杂任务分解为简单子任务,利用模型优势处理部分;2) 提示词调优,优化输入以引导模型更高效地响应。虽然这可能不适用于所有情况,但能有效减少对模型微调的依赖。
50 1
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
构建基于AI的个性化新闻推荐系统:技术探索与实践
【6月更文挑战第5天】构建基于AI的个性化新闻推荐系统,通过数据预处理、用户画像构建、特征提取、推荐算法设计及结果评估优化,解决信息爆炸时代用户筛选新闻的难题。系统关键点包括:数据清洗、用户兴趣分析、表示学习、内容及协同过滤推荐。实践案例证明,结合深度学习的推荐系统能提升用户体验,未来系统将更智能、个性化。
|
27天前
|
语音技术 人工智能 机器学习/深度学习
构建基于AI的语音合成系统:技术探索与实践
【6月更文挑战第3天】本文探讨了构建基于AI的语音合成系统,包括文本预处理、声学模型、语音生成和后期处理四个步骤。关键技术和挑战涉及分词、词性标注、语调预测、HMM、DNN、RNN模型、波形合成及后期音质优化。实践中,获取高质量语音数据、训练计算资源和系统实时性是主要挑战。随着技术进步,未来语音合成将在多语种、个性化领域有更多应用。
|
2月前
|
人工智能 对象存储 异构计算
AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势,对于一些需要频繁变动计算资源的AI应用,如模型推理等尤其明显。那么在Knative上部署AI模型推理时可以遵循这些最佳实践,以提升AI推理服务能力和GPU资源利用率。
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
构建未来:AI驱动的自适应网络安全防御系统提升软件测试效率:自动化与持续集成的实践之路
【5月更文挑战第30天】 在数字化时代,网络安全已成为维护信息完整性、保障用户隐私和企业持续运营的关键。传统的安全防御手段,如防火墙和入侵检测系统,面对日益复杂的网络攻击已显得力不从心。本文提出了一种基于人工智能(AI)技术的自适应网络安全防御系统,该系统能够实时分析网络流量,自动识别潜在威胁,并动态调整防御策略以应对未知攻击。通过深度学习算法和自然语言处理技术的结合,系统不仅能够提高检测速度和准确性,还能自主学习和适应新型攻击模式,从而显著提升网络安全防御的效率和智能化水平。 【5月更文挑战第30天】 在快速迭代的软件开发周期中,传统的手动测试方法已不再适应现代高效交付的要求。本文探讨了如